大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于python 机器学习博弈的问题,于是小编就整理了3个相关介绍Python 机器学习博弈的解答,让我们一起看看吧。
如何成为基金或证券公司的行业研究员?
亲身经历跟你讲一下,这个可能是很多人觉得金融行业里体面多金有成长性的职位。
如果你是在校生,985(最好清北人复交财)硕+top10%的成绩单是刚需,CFA或CPA也是必备,相似岗位实习经历。这些能有面试机会了。python或Matlab等基础编程也得会。如果你是211或普通高校... 反正我认识的211里即使有大证加持也没有拿到第一轮笔试的。看一看这些岗位的招聘要求参考。
如果是在职的,在相关行业里有极强的产业链理解和***,有金融分析能力,也有一点可能。
写Python爬虫一定要用到chromedriver吗?
如果网站混淆加密级别不高,完全没必要用Chromedriver(一般称着无头浏览器)来模拟请求。可以分析网站请求逻辑,直接使用***的post或者get来模拟请求。如果涉及到加解密的话,需要去破解js代码逻辑。
首先告诉你,不是。
这个驱动是基于selenium库的。使用这个驱动表示可以使用浏览器来进行数据***集。
如果你知道某个***的具体地址,你也可以直接使用
reques.get
(“...”)直接进行数据的***集。只是使用这个插件可以简化咱们很多的工作量,最初这个插件其实是用来模拟人工进行web测试的。所以告诉你,爬虫不一定用chromedriver驱动不一定,这个要看目前网站的反爬措施
如果能用requests库区抓取数据的话,就不必用selenium,因为这个再执行上并不是很快。
下面介绍一下selenium
selenium是一个自动化运维的工具,它可以驱动谷歌浏览器、火狐浏览器等,去自动打开网址并对其进行相关操作,比如填写表单、点击按钮、滑动验证码等。
能从web界面获取信息。 比如获取12306票务信息,招聘网站职位信息,财经网站股票价格信息 等等,然后用程序进行分析处理。
Selenium 的自动化原理是这样的
从上图可以看出:
我们写的自动化程序 需要使用 客户端库。
爬虫的目的是抓取页面元素,普通的网站,页面都是在后端渲染以后发送到浏览器显示,爬虫可以直接定位元素,而另一些则不然,所以如果没有形成页面肯定需要使用浏览器驱动来,渲染页面,然后我们才能拿到页面元素。
如果是后端渲染好,直接在浏览器呈现的,不需要用Chrome驱动,
如果是在浏览器才开始渲染,也就是说传输到浏览器的不是静态页面,而是一堆js文件,那么就需要用chrome driver了。
如果是让我写,我优先选用selenium(chromedriver),模拟正常浏览。效率低很多,但是数据靠谱。
写爬虫,目的是获得数据。如果是简单、无争议公开的数据,只要不对服务器造成压力,方法都不重要。但往往要获取的数据,很多情况下对方都不希望通过爬虫自动化轻易得到。这时候,双方工程师、甚至是律师就要博奕了。
红方:基于数据统计、机器学习的方法,判断区别与常人浏览的途径很多。
蓝方:针对红方的可能手段,也有很多途径。所谓上有政策,下有对策。比如维护一个IP池自动切换。博奕,说白了就是斗争。没有永远胜利的一方。花费精力写一个专业爬虫,但这个爬虫可能也需要维护的。个人觉得不值得,应该想想其他方式。
大前端的语言,js+抓包分析是更加胜任爬虫的语言。一是爬取的数据,大部份都是来自网站或APP。用原汁原味的js,再对口不过。同时,效率会更高。据我所知,很多竞争对手爬取对方的价格,基本都绕不开js。用python会适得其反。
人工智能会在未来取代哪些职业?
谢谢。
如果要问到“将来”,我说人工智能会把所有的行业都颠覆,甚至把人类也颠覆了。
人工智能虽然时间不短,较大规模的研制开发和使用还是近几年,已经在多少领域和行业用上了?再过20年、50年、100年,都是跨越式的时间点,只要肯投入,发展速度会非常快。它涉及的行业领域只有想不到的没有做不到的。这大家从已经用上[_a***_]的地方看,有多少是你能想像到的?就连穿衣吃饭、刷牙洗脸这些事要用也不难,一个马桶盖人拉屎***也不用擦了,啥不能干?所以技术上突破瓶颈后没有什么困难了。至于要在那些行业布局,一看各国的考虑,二看经济能力。
我说人工智能可能颠覆人类,在极端情况下是可能的。人工智能发展下去具有自我修复能力是必然的,说不定还有自己的意识,会对人类安全带来挑战。但是它毕竟是人类制造的工具,一开始人类应该会想到这些问题,并有措施避免麻烦。但是它如果“中毒”了,出现不可预见错误而失去控制可能带来严重后果。
人工智能会在未来取代哪些职业?林哥认为人工智能会在以下几个行业中一展雄风,从而使这些行业的人工劳动大大减少。
1、服务业
如银行职员,商店售货员等服务领域,未来社会将爆发人工智能的全面发展。现在这是邻域人工智能就已经有了初步成果。银行的自动柜员机,网上银行,大数据,以及阿里巴巴的无人售货商店等等。
2、安保行业
由于社会文明的进步,更重要的是监控系统的无处不在,大大减少了犯罪行为的发生,未来可能大部分警察和保安会被人工智能取代。
3、驾驶员
世界科技的发展有时候令人难以想象,未来无人驾驶汽车的发展和推广,将大大减少驾驶员的数量,影响的行业可能是火车司机,公交司机和快递人员。
根据基于大学研究人员剑桥数据研究,未来将有300多个职业面临淘汰阶段。其中,未来将有超过70%的人工智能取代电话推销员,打字员,会计师,保险销售员,银行人员,***雇员,客户服务人员,房地产经纪人,厨师等职业。毫无疑问,这些专业是有很多重复性工作,对于基于大数据学习的人工智能机器人来说,这很容易做到。
到此,以上就是小编对于python 机器学习博弈的问题就介绍到这了,希望介绍关于python 机器学习博弈的3点解答对大家有用。